Adaptive resonance theory とは

適応共鳴理論(ART)は、脳が情報をどのように処理するかについて、Stephen GrossbergとGail Carpenterによって開発された理論です。教師付き学習法と教師なし学習法を使用し、パターン認識や予測などの問題に対処する多くのニューラルネットワークモデルを記述しています。
ARTモデルの背後にある主な直観は、「トップダウン」オブザーバーの期待と「ボトムアップ」感覚情報との相互作用の結果として、物体識別および認識が一般的に生じることである。このモデルでは、「トップダウン」の期待はメモリテンプレートまたはプロトタイプの形をとり、それが感覚によって検出されたオブジェクトの実際の特徴と比較されると仮定しています。この比較は、カテゴリーの帰属の尺度を生じさせる。感覚と期待値との間のこの差が「警戒パラメータ」と呼ばれる設定閾値を超えない限り、感知された物体は期待されるクラスのメンバーとみなされる。したがって、システムは、「可塑性/安定性」問題、すなわち増分学習とも呼ばれる既存の知識を乱すことなく新しい知識を獲得するという問題に対する解決策を提供する。